Глибина аналізу Intuition: як відновити Інтернет в епоху AI-агентів?

Цей звіт підготовлений Tiger Research, аналізує, як Intuition реалізує стандартний консенсус через структуризацію знань на основі атомів, токенізовані реєстри (TCR) та систему вимірювання довіри на основі сигналів, щоб відновити інфраструктуру мережі в епоху агентів ШІ.

Підсумок ключових моментів

• Ера інтелектуальних агентів AI вже настала. Інтелектуальні агенти не можуть повною мірою реалізувати свій потенціал. Поточна мережна інфраструктура була спроектована для людей. Вебсайти використовують різні формати даних. Інформація все ще не перевірена. Це ускладнює агентам розуміння та обробку даних.
• Intuition еволюціонує візію семантичної мережі через Web3 методи. Це вирішує існуючі обмеження. Система структурує знання в атоми (Atoms). Вона використовує токенізований реєстр (TCR) для досягнення консенсусу щодо використання даних. Сигнали (Signal) визначають рівень довіри до даних.
• Intuition змінить мережу. Поточна мережа схожа на непокладену дорогу. Intuition створила автомагістраль, де агенти можуть безпечно працювати. Це стане новим стандартом інфраструктури. Це реалізує справжній потенціал епохи AI агентів.

1. Відкриття ери інтелектуальних сутностей: чи достатня мережна інфраструктура?

Епоха штучного інтелекту розвивається динамічно. Ми можемо уявити собі майбутнє, де особисті штучні інтелекти займаються всіма справами, від планування подорожей до складного фінансового управління. Але на практиці ситуація не така проста. Проблема не в самій продуктивності ШІ. Справжнє обмеження полягає в поточній мережевій інфраструктурі.

Мережа створена для того, щоб людство могло читати та інтерпретувати дані через браузер. Отже, вона абсолютно не підходить для агентів, які потребують аналізу семантики та з'єднання зв'язків між різними джерелами даних. Ці обмеження очевидні в повсякденних послугах. Сайти авіакомпаній можуть вказувати час вильоту як «14:30», тоді як сайти готелів покажуть час заїзду як «14:30». Людина одразу розуміє, що це один і той самий час, але агент інтерпретує їх як абсолютно різні формати даних.

!

Джерело: Tiger Research

Проблема полягає не лише у відмінностях у форматі. Ключовим викликом є те, чи можуть агенти довіряти самим даним. Люди можуть обробляти неповну інформацію, покладаючись на контекст і попередній досвід. На відміну від цього, агенти позбавлені чітких критеріїв для оцінки джерела або надійності. Це робить їх вразливими до помилкових введень, дефектних висновків і навіть ілюзій.

Врешті-решт, навіть найсучасніші агенти не можуть процвітати в таких умовах. Вони подібні до автомобілів Формули-1: незалежно від того, наскільки вони потужні, вони не можуть їхати на повній швидкості по незасипаній дорозі (негомогенних даних). Якщо на шляху розкидані оманливі знаки (ненадійні дані), вони можуть ніколи не дістатися до фінішу.

2. Технологічний борг мережі: відновлення інфраструктури

Цю проблему вперше підняв засновник Всесвітньої павутини Тім Бернерс-Лі більше 20 років тому у своїй пропозиції щодо семантичної мережі.

Основна ідея семантичної мережі дуже проста: структуровану мережеву інформацію, щоб машини могли її розуміти, а не лише текст, зрозумілий людині. Наприклад, "Tiger Research була заснована в 2021 році" зрозуміла людині, але для машини це всього лише рядок. Семантична мережа структуризує це в "Tiger Research (підмет) - була заснована (присудок) - в 2021 році (додаток)", щоб машина могла інтерпретувати зміст.

Цей підхід випереджав свій час, але врешті-решт не був реалізований. Найбільшою причиною є виклики впровадження. Досягти консенсусу щодо формату даних і стандартів використання виявилося складним, а що ще важливіше, побудувати і підтримувати величезні набори даних через добровільні внески користувачів майже неможливо. Внески не отримували прямих винагород або вигод. Крім того, чи є створені дані надійними, залишається невирішеним питанням.

Попри це, бачення семантичної мережі залишається дійсним. Принципи, згідно з якими машини повинні розуміти та використовувати дані на семантичному рівні, не змінилися. У епоху штучного інтелекту ця потреба стає ще більш критичною.

3. Інтуїція: відродження семантичної мережі у стилі Web3

!

Intuition еволюціонує візію семантичної мережі через підходи Web3, щоб вирішити існуючі обмеження. Основна ідея полягає в створенні системи, яка заохочує користувачів добровільно брати участь у накопиченні та верифікації високоякісних структурованих даних. Це систематично будує машинозчитувані, з ясними джерелами та перевіряємою знань граф. Врешті-решт, це забезпечує основу для надійної роботи агентів і наближає нас до нашого уявленого майбутнього.

3.1. Атом: будівельний модуль знань

Intuition спочатку розподіляє всі знання на найменші одиниці, які називаються атомами (Atoms). Атоми представляють такі концепції, як люди, дати, організації або атрибути. Кожен атом має унікальний ідентифікатор (з використанням технологій децентралізованих ідентифікаторів DIDs тощо) і існує незалежно. Кожен атом записує інформацію про внесок, тому ви можете перевірити, хто і коли додав яку інформацію.

Причина, чому знання розбиваються на атоми, є очевидною. Інформація зазвичай подається у складних реченнях. Машини, такі як інтелектуальні агенти, мають структурні обмеження при解析уванні та розумінні таких складних відомостей. Їм також важко визначити, які частини є точними, а які — помилковими.

!

Тема: Дослідження тигрів

Присудок: засновано в

Об'єкт: 2021 рік

Розгляньте речення "Tiger Research була заснована в 2021 році". Це може бути правдою або лише частково помилковим. Чи існує ця організація насправді, чи є "дата заснування" відповідною характеристикою, і чи є 2021 рік правильним, все це потрібно перевіряти окремо. Але обробляти ціле речення як єдине ціле важко, щоб відрізнити, які елементи є точними, а які помилковими. Відстежувати джерела кожної інформації також стає складно.

Атоми вирішили цю проблему. Визначивши кожен елемент як незалежний атом, такий як [Tiger Research], [засновано в], [2021 році], ви можете зафіксувати джерело та окремо перевірити кожен елемент.

!

Суб'єкт: Дата заснування Tiger Research - 2021 рік

Присудок: на основі

Об'єкт: офіційний запис

Атоми не лише інструменти для поділу інформації — вони можуть поєднуватися, як кубики LEGO. Наприклад, окремі атоми [Tiger Research], [成立于] та [2021年] з'єднуються, щоб сформувати трійку (Triple). Це створює змістовну інформацію: "Tiger Research成立于2021年." Це відповідає тій же структурі, що і трійки в семантичній мережі RDF (Рамка опису ресурсів).

Ці трійки самі можуть стати атомами. Трійка "Tiger Research заснована в 2021 році" може бути розширена до нової трійки, такої як "Дата заснування Tiger Research у 2021 році базується на комерційних записах." Таким чином, атоми і трійки повторно комбінуються, еволюціонуючи з малих одиниць у більші структури.

Результат полягає в тому, що Intuition побудувала фрактальну знань граф, який можна безмежно розширювати з основних елементів. Навіть складні знання можуть бути розкладені для перевірки, а потім знову зібрані.

3.2. TCRs: Ринковий консенсус

Якщо Інтуїція через атоми надала концептуальну рамку структурованих знань, то зараз залишаються три ключові питання: хто буде вносити внесок у створення цих атомів? Які атоми можна вважати надійними? Коли різні атоми змагаються за представлення одного й того ж поняття, який з них стане стандартом?

!

Джерело: Легка біліла книга Intuition

Intuition вирішує цю проблему за допомогою TCR. TCR базується на контенті, який цінується спільнотою, для відбору елементів. Підтримка токенів відображає ці оцінки. Користувачі ставлять $TRUST (рідний токен Intuition) при пропозиції нових атомів, тріад або структур даних. Інші учасники, якщо вважають пропозицію корисною, ставлять токени на стороні підтримки; якщо вважають непотрібною, ставлять токени на стороні заперечення. Вони також можуть ставити на конкурентних альтернативних варіантах. Якщо дані, вибрані користувачем, використовуються часто або отримують високу оцінку, вони отримують винагороду. В іншому випадку, вони втрачають частину ставки.

TCRs перевіряють окремі докази, але вони також ефективно вирішують проблему стандартизації онтології. Стандартизація онтології означає, що коли існує кілька способів вираження одного й того ж поняття, потрібно визначити, який з цих способів стане загальним стандартом. Розподілені системи стикаються з викликом досягнення цього консенсусу без централізованої координації.

Розгляньте предикати оцінки двох конкурентних продуктів: [hasReview] та [customerFeedback]. Якщо [hasReview] був спочатку введений та багато користувачів побудували на його основі, ранні учасники мають токенні права на цей успіх. Тим часом, підтримувачі [customerFeedback] отримують економічні стимули, поступово переходячи до більш широких стандартів.

Цей механізм відображає, як стандарт ERC-20 токенів природно приймається. Розробники, які впроваджують ERC-20, отримують чіткі переваги сумісності — пряма інтеграція в існуючі гаманці, біржі та dApp. Ці переваги природно приваблюють розробників використовувати ERC-20. Це свідчить про те, що лише ринковий вибір може вирішити проблеми стандартизації в розподіленому середовищі. TCR працюють на основі подібних принципів. Вони зменшують боротьбу агентів з фрагментованими форматами даних і забезпечують середовище, в якому інформацію можна зрозуміти та обробити більш послідовно.

3.3. Сигнал: побудова мережі знань на основі довіри

Intuition структуризує знання через атоми та трійки, і досягає консенсусу щодо «що насправді використовувати» за допомогою стимулів.

Останній виклик все ще існує: наскільки ми можемо довіряти цій інформації? Intuition вводить сигнал (Signal), щоб заповнити цю прогалину. Сигнал відображає довіру або недовіру користувачів до конкретного атома або трійки. Він виходить за межі простого запису наявності даних — він фіксує, скільки підтримки отримують дані в різних контекстах. Сигнал систематизує соціальний процес верифікації, який ми використовуємо в реальному житті, наприклад, коли ми оцінюємо інформацію, спираючись на те, що "надійна людина це рекомендувала" або "експерт це верифікував".

Сигнали накопичуються трьома способами. По-перше, явні сигнали пов'язані з навмисними оцінками, які роблять користувачі, такими як стейкінг токенів. По-друге, неявні сигнали природно виникають з моделей використання (наприклад, повторні запити або застосування). Нарешті, передавальні сигнали створюють ефект довіри — коли інформацію підтримує людина, якій я довіряю, я також схильний більше довіряти їй. Ці три елементи разом створюють мережу знань, яка показує, хто чому довіряє, наскільки і в який спосіб.

!

Джерело: Білий папір Intuition

Інтуїція надає це через реальні тунелі (Reality Tunnels). Реальні тунелі забезпечують персоналізований погляд на дані. Користувачі можуть налаштовувати пріоритети для оцінки експертних груп, надавати значення думкам близьких друзів або відображати мудрість конкретної спільноти в тунелях. Користувачі можуть обирати надійні тунелі або перемикатися між кількома тунелями для порівняння. Інтелекти також можуть використовувати специфічні методи інтерпретації для певних цілей. Наприклад, вибір тунелю, який відображає надійну мережу Віталіка Бутеріна, дозволить інтелекту інтерпретувати інформацію і приймати рішення з "перспективи Віталіка".

Усі сигнали записуються в ланцюг. Користувачі можуть прозоро перевіряти, чому конкретна інформація виглядає надійною, які сервери є джерелами, хто за неї ручається та скільки токенів було заставлено. Цей прозорий процес формування довіри дозволяє користувачам безпосередньо перевіряти докази, а не сліпо приймати інформацію. Інтелектуальні агенти також можуть використовувати цю основу для прийняття рішень, що відповідають індивідуальному контексту та точці зору.

4. Що буде, якщо Intuition стане інфраструктурою наступного покоління?

Інфраструктура Intuition - це не просто концептуальна ідея, а практичне рішення для вирішення проблем, з якими стикаються агенти в сучасному мережевому середовищі.

!

Поточна мережа переповнена фрагментованими даними та неперевіреною інформацією. Intuition перетворює дані на детерміністичну карту знань, забезпечуючи чіткі та послідовні результати для будь-якого запиту. На основі токенів сигналів та процесу кураторства ці дані перевіряються. Агенти можуть приймати чіткі рішення без покладання на здогадки. Це одночасно підвищує точність, швидкість та ефективність.

Intuition також забезпечує основу для співпраці агентів. Стандартизовані структури даних дозволяють різним агентам зрозуміти та спілкуватися інформацією однаковим чином. Як ERC-20 створив сумісність токенів, так і знання графа Intuition створило середовище, в якому агенти можуть співпрацювати на основі узгоджених даних.

Intuition перевершує лише інфраструктуру агентів, стаючи базовим шаром, яким можуть ділитися всі цифрові послуги. Він може замінити окремі системи довіри, які в даний час будуються для кожної платформи, єдиною основою — відгуками Amazon, оцінюваннями Uber, рекомендаціями LinkedIn. Як HTTP забезпечує універсальний стандарт комунікації для мережі, Intuition надає стандартний протокол для структур даних та верифікації довіри.

Найважливіша зміна – це портативність даних. Користувачі безпосередньо володіють даними, які вони створюють, і можуть використовувати їх у будь-якому місці. Дані, ізольовані на різних платформах, будуть з'єднані та перетворять всю цифрову екосистему.

5. Відновлення основ для майбутньої ери інтелектуальних агентів

Мета Intuition не є простим удосконаленням технологій. Її мета — подолати технічний борг, накопичений за останні 20 років, і кардинально переробити інфраструктуру мережі. Коли семантична мережа була вперше запропонована, бачення було чітким. Але їй бракувало стимулів для залучення учасників. Навіть якщо їхнє бачення буде реалізовано, вигоди залишаються неясними.

Ситуація змінилася. Прогрес AI робить епоху агентів реальністю. AI-агенти зараз виходять за межі простих інструментів. Вони представляють нас у виконанні складних завдань. Вони приймають автономні рішення. Вони співпрацюють з іншими агентами. Ці агенти потребують фундаментальних інновацій в існуючій мережевій інфраструктурі для ефективної роботи.

!

Джерело: Balaji

Як зазначив колишній CTO Coinbase Баладжі, нам потрібно побудувати відповідну інфраструктуру, щоб ці агенти могли працювати. Поточна мережа нагадує непокладену дорогу, а не швидкісну трасу, по якій агенти можуть безпечно пересуватися на надійних даних. Кожен веб-сайт має різну структуру і формат. Інформація ненадійна. Дані все ще неструктуровані, агенти важко їх розуміють. Це створює суттєві перешкоди для агентів у виконанні точних і ефективних завдань.

Intuition прагне відновити мережу для задоволення цих потреб. Вона має на меті створити стандартизовану структуру даних, яку легко зрозуміти та використовувати агентам. Їй потрібна надійна система верифікації інформації. Їй потрібен протокол, який забезпечить плавну взаємодію між агентами. Це схоже на те, як HTTP та HTML створили мережеві стандарти на ранніх етапах Інтернету. Це намагання встановити нові стандарти для епохи агентів.

Звичайно, виклики все ще існують. Без достатньої участі та мережевих ефектів система не може нормально функціонувати. Досягнення критичної маси потребує чимало часу та зусиль. Подолати інерцію існуючої мережевої екосистеми ніколи не було легко. Існують труднощі при встановленні нових стандартів. Але це виклик, який потрібно вирішити. Перенастановка (rebase), запропонована Intuition, подолає ці виклики. Вона відкриє нові можливості для епохи агентів, яка тільки починає уявлятися.